Microsoft apuesta por DeepSeek V4 para recortar el coste de Copilot Cowork bajo su nuevo modelo de créditos

Bajo el antiguo modelo de precios de Microsoft para servicios similares, la facturación se basaba en "unidades de solicitud premium" abstractas. Ese modelo se rompió bajo la presión de los agentes multipaso, donde una sola solicitud del usuario podía desencadenar una cascada de operaciones costosas. El cambio a la facturación por consumo con Copilot Credits —donde aproximadamente $0,01 del coste está vinculado al uso real de tokens de cada interacción— expone directamente los costes de inferencia a los clientes . En este entorno de precios transparentes, cualquier reducción en el coste de inferencia del modelo subyacente beneficia directamente los resultados de Microsoft, ya que puede ofrecer tasas de consumo de créditos más bajas sin dejar de ser rentable .

Entra DeepSeek V4: El Interés de Microsoft

El informe de Axios sobre que Microsoft está considerando una versión afinada de DeepSeek V4 alojada en Azure apunta a tres motivaciones estratégicas:

1. Eficiencia de Costes Arquitectónica: DeepSeek V4 utiliza un mecanismo de atención eficiente que reduce los costes de despliegue a escala, lo que lo hace ideal para cargas de trabajo de agentes empresariales de alto volumen . Los modelos de DeepSeek ya están disponibles en el catálogo de Azure AI Foundry, incluyendo las variantes V4 Pro y V4 Flash, lo que otorga a Microsoft familiaridad operativa con ellos .
2. Diversificación de la Cadena de Suministro: Copilot Cowork se lanzó con un selector de modelos que incluía los modelos Claude Opus y Sonnet de Anthropic, junto con GPT-5.5 de OpenAI . Al ofrecer también una opción de código abierto de alto rendimiento y bajo coste como servicio propio, Microsoft reduce su dependencia y la presión en precios que ejercen sus socios de modelos de vanguardia.
3. Cumplimiento Normativo y Soberanía de Datos: Mantener toda la inferencia en Azure es una ventaja crítica en materia de cumplimiento. Los modelos Claude de Anthropic se ejecutan en la propia infraestructura estadounidense de la compañía, lo que ha generado dudas sobre el cumplimiento del GDPR y de la Límite de Datos de la UE para las empresas europeas . Un DeepSeek V4 alojado por Microsoft mantendría todos los datos y el procesamiento dentro de los límites de la nube soberana de Azure, simplificando la gobernanza para las industrias reguladas .

Cómo Funciona el Precio de los Copilot Credits

Con el nuevo modelo de consumo ya activo, cada interacción con Copilot Cowork cuesta dinero.

• Valor Unitario: Un Copilot Credit equivale a $0,01 de valor de consumo .
• Qué Mide: El uso se calcula a nivel de token, incluyendo tokens de entrada, salida y caché, según las tarifas de API públicas de cada modelo .
• Opciones de Pago:
  • Pago por uso: Facturado a $0,01 por crédito, sin coste inicial, ideal para un uso bajo o impredecible .
  • Paquetes de Créditos: Se adquieren por adelantado en bloques de 25.000 créditos por $200 al mes, diseñados para cargas de trabajo predecibles y de mayor volumen .
• Gestión: Todo el gasto se supervisa y controla a través de un panel centralizado de Gestión de Costes en el centro de administración de Microsoft 365 .

Un Nuevo Panorama Competitivo y de Seguridad

Este movimiento tiene efectos dominó más allá del departamento de contabilidad de Microsoft. Para los CISOs empresariales, es un arma de doble filo. Copilot Cowork ya respeta los controles de seguridad existentes de Microsoft 365 y solo accede a los datos que el usuario tiene permiso para ver, con integración de Microsoft Purview para auditoría y gobernanza . Un modelo alojado en Azure encaja perfectamente en esta arquitectura. Sin embargo, la capacidad misma de Cowork para acceder simultáneamente a datos de SharePoint, Teams y Excel exige que las empresas se aseguren de que sus modelos de permisos sean herméticos, un nuevo desafío de gobernanza en sí mismo .

Desde una perspectiva de mercado, añadir un modelo de código abierto de alto rendimiento como opción de primera clase en la suite de productividad empresarial más grande del mundo es un respaldo masivo al movimiento de modelos de peso abierto. Esto ejerce una presión directa sobre los precios de competidores como Gemini de Google Workspace y las integraciones de IA de Slack, que ahora serán comparados con la capacidad de Microsoft para ofrecer acciones agénticas complejas, asequibles y a escala. La jugada señala que la carrera por la IA empresarial ahora se centra tanto en el coste de la inferencia como en la capacidad bruta del modelo.